High-Fidelity Rendering of Contact With Virtual Objects
Notice bibliographique
Résumé
When interacting with a virtual object (VO) through a haptic device, it is crucial to feedback a contact force to the human operator (HO) that displays the VO physical properties with high fidelity. The core challenge, here, is to expand the renderable range of these properties, including larger stiffness and smaller inertia, at the available sampling rate. To address this challenge, a framework entitled high-fidelity contact rendering (HFCR) has been developed in this paper. The framework consists of three main strategies: an energy-based rendering of the contact force, smooth transition (ST) between contact modes, and remaining leak dissipation (LD). The essence of these strategies is to make the VO emulate its continuous-time counterpart. This is achieved via physically meaningful modifications in the constitutive relations to suppress artificial energy leaks. The strategies are first developed for the one-dimensional (1D) canonical VO; then, generalization to the multivariable case is discussed. Renderability has been analyzed exploring different stability criteria within a unified approach. This leads to stability charts and identification of renderable range of properties in the presence and absence of the HO. The framework has been validated through simulation and various experiments. Results verify its promising aspects for various scenarios including sustained contact and sudden collision events with or without the HO.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».